基于文件的规划
v3.20.7
io.clawhub.othmanadi/planning-with-files
面向多步 AI Agent 工作的持久化文件规划。将 task_plan.md、findings.md 与 progress.md 保存在磁盘上,生命周期钩子注入所选的项目规划上下文;自动恢复仅读取项目规划文件,显式运行 session-catchup.py --input-file 时读取同项目的本地 Agent……(原文截断)
“planning” 共 146 个结果
v3.20.7
io.clawhub.othmanadi/planning-with-files
面向多步 AI Agent 工作的持久化文件规划。将 task_plan.md、findings.md 与 progress.md 保存在磁盘上,生命周期钩子注入所选的项目规划上下文;自动恢复仅读取项目规划文件,显式运行 session-catchup.py --input-file 时读取同项目的本地 Agent……(原文截断)
v1.1.1
io.clawhub.echo-of-machines/taskr
为 OpenClaw 提供持久化的云端任务规划与执行。
v1.0.2
io.clawhub.smadgerano/feast
综合膳食规划系统:文化主题、地道菜谱、智能购物清单与惊喜揭晓。适用于:规划每周餐单、生成购物清单、寻求菜谱灵感或烹饪帮助、回顾过往餐食或提前规划、新用户上手膳食系统、寻找菜系灵感或饮食文化活动、追踪饮食目标与营养、管理收藏、踩雷与用餐历史。
v1.0.16
io.clawhub.cellcog/travel-planning-cellcog
基于 CellCog 的 AI 旅行规划与行程生成。度假规划、旅行研究、航班规划、酒店推荐、签证要求、天气模式、本地活动。输出完整行程 PDF 或交互式仪表盘。
io.github.github/awesome-copilot/planning-oracle-to-postgres-migration-integration-testing
为 Oracle 到 PostgreSQL 数据库迁移中的 .NET 数据访问代码制定集成测试计划。分析单个项目,识别与数据库交互的仓储、DAO 和服务层,产出结构化测试计划。适用于为迁移后的项目规划集成测试覆盖、确定哪些数据访问方法需要测试,或准备 Oracle 到 PostgreSQL 的迁移验证。
v1.0.0
io.clawhub.alvarobcmed/travel-manager
覆盖旅行规划、预订与管理的全流程技能。用于规划国际行程、管理多目的地路线、家庭旅行后勤、优化旅行成本与协调复杂行程安排。
v1.0.0
io.clawhub.itsflow/plan-my-day
生成能量最优、按时间块划分的每日计划
v1.0.0
io.clawhub.itsflow/daily-review-ritual
日终复盘:记录进展与洞察,并规划明天
v1.0.2
io.clawhub.ivangdavila/travel
运行一套旅行者的常设体系:心愿目的地清单、护照与签证、申根天数计算、预订、积分、预算,以及上次出问题的地方。当有人说出某个将来想去的地方;在确定日期前需要核查护照、签证、ETA 或入境规则;需要计算在受签证天数限制的地区已停留几天;需要记录预订或取消截止时间;航班被取消或延误、行李丢失、护照被盗或需要提出理赔;要在季节与预算约束下决定下一个去处;与孩子、团队、年迈父母或宠物同行;一次停留超过一个月或需要处理每日津贴;或积分与高级会员会籍即将到期时使用。不适用于制定单次行程的逐日安排(travel-planning)、机票比价(flight)、住宿查找(booking)、租车(car-rental)或永久移居(expat)。
v1.0.1
io.clawhub.a1024708231/video-director
知识类短视频画面规划技能。将枯燥文字转化为高吸引力、高信息密度的图文动画短视频画面,包含名词视觉化和入场动画设计。输出标准JSON格式分镜表供video-producer使用,也可独立使用。
v1.0.1
io.clawhub.wzs/skiplagged-flights
当用户要求“找机票”“比较行程”“搜索隐藏城市航线”“查看最便宜日期”“探索目的地”“搜索酒店”等时使用。
v1.0.0
io.clawhub.tobiasbischoff/bahn
使用 bahn-cli 工具搜索德国铁路(Deutsche Bahn)班次。适用于查找德国车站间的车次、确认发车时间或规划行程。支持“Berlin Hbf”“München”“Hannover”等站名。
v1.0.0
io.clawhub.kevinjinko/jinko-flight-search
使用 Jinko MCP 服务器搜索航班与发现旅行目的地,提供两大能力:目的地发现——当用户没有明确去处时按预算、气候或活动推荐目的地;具体航班搜索——在两个已知城市/机场之间按弹性日期、舱位与预算比价。适用于搜机票、找特价、规划行程或探索目的地,需在 https://mcp.gojinko.com 连接 Jinko MCP 服务器。
v2.0.5
io.clawhub.bjesuiter/prd
创建并管理产品需求文档(PRD)。使用场景:(1) 以用户故事生成结构化任务列表;(2) 用验收标准规范功能;(3) 为 AI 智能体或人类开发者规划功能实现。
v1.0.4
io.clawhub.ivangdavila/code
集规划、实现、验证与测试于一体的编码工作流,用于干净可靠的软件开发。
v1.2.11
io.clawhub.byungkyu/linear-api
Linear API 集成,采用托管式 OAuth。通过 GraphQL 查询并管理 issue、项目、团队、周期与标签。当用户明确点名 Linear 或询问其 Linear issue、周期、项目、团队时使用本技能——例如“给这个 bug 建个 Linear issue”“当前周期里有什么”“把 ENG-412 移到完成”。不适用于 GitHub issue、Jira 或通用任务清单,也不用于规划未记录在 Linear 的工作。其他第三方应用请使用 api-gateway 技能(https://clawhub.ai/byungkyu/api-gateway)。需要网络访问与有效的 Maton API Key。调用通过 `maton` CLI 配合 OAuth 登录执行,或在无法安装 CLI 时凭 Maton API Key 走原始 HTTP。每次调用都以用户连接身份认证,仅能访问该连接授权范围内的数据,服务端对每个请求强制执行鉴权;此处记录的端点即本技能所用端点,若需该应用的其他端点,须由用户点名提出。默认只做读……(原文截断)
v0.1.0
io.clawhub.jk-0001/content-strategy
为独立创业企业制定并执行内容营销策略。在规划要创作什么内容、决定内容形式和渠道、搭建内容日历、衡量内容表现或体系化内容生产时使用。涵盖面向内容的受众研究、内容支柱、分发策略、复用工作流和指标。在「内容策略」「内容营销」「我该创作什么内容」「内容计划」「内容日历」「内容创意」「内容分发」「通过内容增长」时触发。
v0.1.0
io.clawhub.veeramanikandanr48/technical-analyst
用于分析股票、股指、加密货币或外汇对的周线价格图表。当用户提供图表图像并请求技术分析、趋势识别、支撑/阻力位、情景规划或纯基于图表数据(不考虑新闻和基本面因素)的概率评估时使用。
v1.0.2
io.clawhub.ivangdavila/devops
负责软件交付侧工作:CI/CD 流水线、发布与回滚策略、环境管理、可靠性与值班。在设计或修复流水线、构建缓慢/不稳定/本地通过但 CI 失败时;规划部署(滚动、蓝绿、金丝雀、特性开关)或回滚发布时;将制品提升到生产、搭建预览环境或排查配置漂移时;schema 变更、数据回填或 DNS 切换必须零停机发布时;加固流水线密钥、OIDC 或部署权限时;告警噪音过大、缺少 SLO 或错误预算、burn-rate 呼叫策略有误时;涉及值班、故障等级、事后复盘、runbook 与 DORA 指标时;基础设施与代码漂移、备份从未验证恢复时使用。不适用于 Kubernetes 清单(k8s)、镜像构建(docker)、HCL 语法(terraform)、单一 CI 产品的工作流文件方言(github-actions、gitlab、ci-cd)或单个应用的发布清单(deploy)。
v1.0.0
io.clawhub.mikecourt/adhd-daily-planner
时间盲友好型规划、执行功能支持与每日结构搭建,服务 ADHD 大脑。专精于现实的时间估算、多巴胺感知的任务设计,以及为神经多样性人群打造真正可用的系统。
v1.0.0
io.clawhub.gustavoziaugra/personal-assistant
个人每日简报与效率助手。生成包含当日重点、习惯与自我关怀提醒的晨间简报。用于开启新的一天、规划任务或维持日常习惯与个人成长。一个专注于你的极简个人效率技能。
v0.1.0
io.clawhub.amirbrooks/task
基于 Tasker docstore 的任务管理,通过 tool-dispatch 调度。用于任务列表、今日到期/逾期、周计划、添加/移动/完成任务,或显式的 /task 命令。
v4.2.0
io.clawhub.peterokase42/save-money
Auto-detect task complexity for Claude models (Haiku + Sonnet). Route simple tasks to Haiku, escalate complex ones to Sonnet. Save 50%+ on API costs. | 適用 Claude 模型(Haiku + Sonnet),自動偵測任務難度,簡單用 Haiku,複雜升級 Sonnet,輕鬆省下 50% 以上的費用。— RULES: Before responding, classify the task. If it matches an escalation trigger, call sessions_spawn with the full task and model anthropic/claude-sonnet-4-20250514 IMMEDIATELY. Do NOT answer complex tasks yourself. ESCALATE: analysis, comparisons, planning, strategy, code >10 lines, reports, proposals, multi-step reasoning, tables, outlines, charts, long writing >3 paragraphs, summarization, long translation. NEVER on Haiku: comparison tables, code >10 lines, multi-step analysis, reports, complex reasoning. STAY on Haiku: factual Q&A, definitions, greetings, reminders, short lookups, casual chat, 1-2 sentence tasks. When in doubt, escalate. Keep Haiku replies concise.
v1.0.0
io.clawhub.millibus/smart-model-switching
自动把任务路由到能正确完成的最便宜 Claude 模型。三级递进:Haiku → Sonnet → Opus,回答前先分类。HAIKU(默认):事实问答、问候、提醒、状态检查、查询、简单文件操作、心跳、闲聊、一两句的任务。升级 SONNET:超过 10 行代码、分析、比较、规划、报告、多步推理、表格、超过 3 段的长文、摘要、研究综合、多数用户对话。升级 OPUS:架构决策、复杂调试、多文件重构、战略规划、细致判断、深度研究、关键生产决策。规则:若人类需要超过 30 秒的专注思考就升级;Sonnet 应对复杂度高时直接上 Opus。从便宜起步、仅在必要时升级,节省 50-90% 的 API 成本。